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人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业，酒店行业，也面临着服务智能体带来的全新挑战与机遇。

2025 ITValue Summit 的前瞻对话「AI落地指南特别篇」之一，聚焦于服务智能体如何重塑酒店服务这一关键议题。在本次对话中，我们邀请到了云迹科技副总裁谢云鹏，与钛媒体联合创始人刘湘明一同深入探讨 AI 在酒店场景中的落地实践与未来展望。

AI 技术的发展正推动着人工智能从认知智能走向行动智能，从数字世界走向物理世界。在今年的 WAIC 展馆中，更多的企业和研究机构开始将关注点从机器人的运动能力转向如何与实际生活场景中的需求相结合，特别是如何满足千行百业普通百姓衣食住行的需求。这一转变标志着 AI 技术正逐渐从理论研究走向实际应用，为酒店行业的服务创新提供了新的思路和方向。

云迹科技选择酒店场景作为机器人应用的重点领域，并非偶然。酒店作为一个全服务时长场景，客人在房间内 24 小时都可能有需求，机器人的服务时长不受工作时间的限制，能够在人不愿意工作的时间发挥更大的替代作用。同时，酒店的需求如配送、清扫等可以做到端到端的解决方案，从需求端触发到服务端闭环，符合云迹科技的产品思路。

然而，服务智能体在酒店场景中的应用并非一帆风顺。机器人和电梯的交互、人机协作时代的规则定义、人机冲突的优化调度等问题，都是云迹科技在发展过程中面临的挑战。但通过不断的技术研发和实践探索，云迹科技逐渐找到了解决问题的方法。

在本次前瞻对话中，我们将围绕服务智能体如何重塑酒店服务这一核心问题，深入探讨酒店机器人的技术发展、人机协作模式、未来规划以及 AI 落地的关键问题。

附上本期直播时间轴，帮你快速跳转感兴趣的部分

06:36 如何为机器人选场景

13:18人机协作时代的新规则

18:06 好的机器人是在真实世界“摔打”出来的

28:22 人形机器人是必然么

以下为对话实录，经钛媒体APP整理：

刘湘明：各位观众朋友大家好，欢迎来到数字价值观察室在世界人工智能大会的直播现场，我是主持人刘湘明。我们继续讨论一直以来关注的话题，AI落地场景。今天很高兴邀请到云迹科技副总裁谢云鹏。请谢总做一个简单介绍。

谢云鹏：数字价值观察室的各位观众大家好。非常荣幸今天接受到邀请，跟大家一起共享一下我们的一些思考和观察。云迹科技是一家专注于在多场景应用AI智能机器人的企业。我们会以软硬件一体的方式，向客户提供整体解决方案。

云迹科技成立于2014年，经过11年的打拼，我们在酒店场景的机器人应用，已经做到了相对非常成熟的一个状态。从2024年的数据来看，我们已经服务了超过3万家酒店和100多家的医院，机器人服务已经超过了5亿次，行走里程也超过了2000万公里。如果用地球赤道来换算的话，机器人已经跑了五百多圈了。大家不管是出差，还是旅游的过程中，相信入住酒店的时候就会看到我们可爱的机器人同事，经常给大家奔忙送一些外卖和快递。

刘湘明：WAIC场馆有很多的机器人，对世界人工智能大会整个展馆，您有什么印象特别深刻的地方？

谢云鹏：我自己是第五年来参加WAIC，跟这个平台其实还是蛮有感情的，每年都能学到很多新的知识。今年其实我比较惊喜的是，开幕式提到了两个走向：第一，人工智能从认知智能已经走向了行动智能；第二，人工智能从数字世界走向物理世界，人工智能不仅仅能够在数字世界给大家提供一个答案，更多的是能够通过各种机器人服务，把人们的需求直接转化成智能化服务，满足大家的需求。

在展馆里可以看到更多的同仁，大家都在往这个方向走，大家开始考虑的不再是机器人在行走或者运动上的专长，而是怎么和实际生活场景当中的需求，特别是千行百业普通百姓衣食住行的需求相结合，这是我印象最深的一个部分。

刘湘明：非常好。您也谈到云迹科技成立于2014年，这些年人工智能包括机器人的技术发展非常快。为什么你们用机器人的硬件为依托，当年是怎么考虑的，这其实应该不是一个很容易做出来的决定。

谢云鹏：是的，其实我们刚刚在创业的时候，也思考如何才能在应用场景当中发挥价值和作用，这是云迹一直以来的整体产品思路。我们更多考量了黄金圈法则，先考虑我们为什么要做这件事情，然后再考虑怎么去做，最后再考虑去做什么。

所以，我们不是在考虑技术如何能成，而是先去考虑我们做这件事，如何满足真实世界中的需求，然后从物理世界的需求出发，再倒推我们要去做哪些技术上的改良。

硬件实体一定能够产生行动价值，从认知智能走向行动智能，这也是我们的初心，包括我们现在在做的就是离身智能和具身智能的结合，也是希望能够从这个角度出发。

刘湘明：还是第一性原理在发挥作用。三万多家酒店在用云迹机器人，为什么会选择酒店这个行业？

当初一个朋友开始做饭店送餐机器人，他就跟我讲，怎么跟饭店老板卖机器人，他就找个老板问，送餐员每个月工资多少，机器人可以节约多少钱，他就卖进去了。但是云迹并没有把饭店的场景纳入到你们的业务范畴里面，就选择了酒店。这是为什么？

谢云鹏：您这个问题问得特别好。其实我们的思路是一样的，也是考量到底替代了多少简单重复的劳动，那它产生的价值也是可以被这么衡量。

我们当时之所以选择酒店场景，首先，我们在空间和时间上做了深度的思考，酒店本身是一个全服务时长场景，住在酒店房间里的客人可能24小时有需求，机器人的服务时长不会因为下班或者工作时间的终止而终止，而且它的价值恰恰体现在那些人不愿意工作的时间里，它发挥的替代作用会比工作时间要更大。

第二，考虑任务的完成度，它到底产生什么价值，我们的想法是要做端到端。这个服务最终一定是由需求端触发，到最后完成需求，是能够端到端的整个全流程的解决方案。酒店的很多需求比如配送、清扫等需求，是可以做到端到端的。

当然我们当时也面临着很多的困难和技术研发上的障碍。我们14年创业的时候，也会有很多质疑的声音，说如果机器人不用上楼，技术会简单很多，如果不用做物联设备，机器人仅行走也会简单很多。

但我们还是坚持端到端地交付，从需求端触发到服务端闭环。

另外，我们觉得酒店其实是承载着人们幸福的一个场景。不管是出差还是旅游，机器人在这个场所下做的服务，也能够照应我们自己的价值观，我们希望机器人的出现能够替代人类那些简单、重复甚至危险的工作，能够把人从简单繁琐的事情中解放出来，人可以做更多高价值的情感性质的工作。

刘湘明：追问一下，到底是什么原因让你放弃了饭店这么大的一个市场？

谢云鹏：还是回到端到端这件事，相对来说，饭店服务是在不同角色的中间环节起到作用，它不是从需求端出发到最后的满足，如果不能从一开始到最终做到整个价值链的闭环，我们认为饭店机器人还没有办法发挥那么大的作用。

当然我觉得技术日新月异，目前很多产品其实有潜力能够让机器人在新的场景中发挥价值，我们还是觉得酒店场景更能够承载我们自己的期待。

刘湘明：您还谈到了机器人上楼，机器人和电梯的交互看着很简单，其实背后也是一套很复杂的体系，这是不是是一个比较大的技术难点？

谢云鹏：是的，因为电梯是一种特种设备，它承载着很多安全的需求。目前国家市场监督管理局也是把它当成一种特种设备在管理，机器人和电梯的物联打通，在技术上存在一个难点。我们当时开始做这件事情的时候，就投入了很多的研发力量，目前我们也通过长时间的研发和稳定运行，已经获取到了监管层面对于这件事情的认可。

所以我们也很骄傲地说，在全球范围内，我们应该是在中国这方面具有领先优势的一家企业，在整个机器人研发和电梯物联的配合有比较大的贡献。

刘湘明：现在我感觉酒店里的机器人、客人、酒店服务员，其实已经进入到一个新的协作状态。你们怎么定义这种新的人机协作时代的规则？

谢云鹏：您这个问题特别有前瞻性。我们在自己内部分享的时候认为，现在已经进入到一种“碳基混合班组”的状态，一部分是碳基人类，一部分是硅基人类，我们不管它叫机器人，未来我们认为是人机协作混合班组的形式。

有一句话说的特别好，机器人替代的不是jobs，不是替代工作岗位，替代的是tasks，替代的是那些简单的任务。

我们认为机器人的出现，一定不是让人类失业、让人类没有工作可以做，机器人做的事情是一些简单重复低价值的工作，起码在现阶段是这样，这样才能够更好地推动人机的协作和协同。

其实我们一直在思考的是，在数码相机出现之前，大家都会觉得是不是数码相机出现了画家可能就不存在了，特别是画素描的那些工作，照出来的一定比画出来的效果要好，是不是画家这个行业整体就被消灭了？其实并不是。

反而因为数码相机的出现，一方面留给了大家很多美好的瞬间，但同时绘画艺术和美术艺术也在不断的跃迁和追求更高的精神境界。所以我们觉得这两者其实并不冲突。

“碳硅混合班组”，未来会是一个长期演化的趋势。越来越多的机器人，就像我们现在在酒店场景当中看到的机器人一样，会在越来越多的场景中看到机器人在不断工作、劳作，配合和协同人类更好地完成工作。

现在大家在酒店见到机器人已经不奇怪了，希望未来在更多的场景，比如说像医院、社区这些场景中，都能够看到新的人机协作模式出现。

刘湘明：那我再问一个极端的问题，有没有出现机器人和员工指令冲突的时候，你们怎么去优化调度。首先有没有这种情况，如果有的话，你们是怎么解决的呢？

谢云鹏：人机协同过程中还有很多挑战。酒店是一个高度系统化的服务体，它最注重的就是服务，很多酒店都有非常严格的SOP，比如客人打电话的时候，后面到底是哪个部门在承接。

回到您的问题，在人机协同当中一定会遇到这种问题，因为机器人的出现或者说硅基生命的出现，相当于在整个SOP体系里面新加入了一个角色，这里面就会有一个冲突，如果完全按照碳基人类的方式排布整个工作的时候，就会有冲突，到底是谁来管理这个机器人？

我们认为，解决这个问题的方法就是一定不能把机器人当成是一个电器。它不是一个靠人类去触发的行为，它应该变成一个有自主意识的智能体，这是现在的演进方向，它变成整个工作流程当中重要的一环，能够根据需求直接去做一些相应的动作。它有自己的名称，有自己的KPI，就能够把人类和机器人的边界分得更清晰一些，它的从属作用或者辅助作用也能够发挥。

现在在很多酒店里的机器人，经过几年的应用之后，大家都觉得这个机器人是我的同事，甚至到了服役的期限，我们建议客户换一个新的，大家都会觉得这个是我们同事，因为他搬走了，换来一个新的同事，我可能还需要适应期。

机器人一旦有了自己的身份，有了自己的岗位，有了自己的KPI之后，人机协作就会变成一件非常高效而美妙的事情。

刘湘明：下一个问题比较技术，现在大家都在谈模型和智能体的训练，我们在硅谷也见过一些机器人公司，其实整个硬件训练跟软件训练差别非常大，也想请教一下，你们对现在的酒店机器人，包括可能还有其他机器人的训练，有没有什么值得跟大家分享的东西？

谢云鹏：这其实也是我们前一段时间的总结和思考。我们在看自己积累下来的一些核心能力的时候，也在看到底是哪些因素，就是像您说的硬件，它是怎么训练才能够达到一个比较好的阶段。

技术是很重要的，但是更重要的可能是在真实物理世界当中碰到问题怎么去解决，才是真正的护城河。可能还真不是说我的thinking就是有多deeper，而是在你思考不到的地方，如果已经在实际场景当中应用了，在物理世界中遇到了很多问题，这些问题你是怎么解决的，在解决这种问题的过程中，积累到一些经验和对于解决这个问题的思考，我们才觉得是硬件训练最宝贵的部分。

这可能和大模型还不一样，比如说机器人在行进当中遇到的一些障碍，到底如何区分这是不是障碍，如果这只是一个临时设置的东西，是要让开它，避开它走，还是继续前行。遇到问题并且解决问题最宝贵的钥匙，或者说是硬件训练部分真正能够积累下来的核心能力和优势。

刘湘明：刚才您也谈到，云迹开始考虑医院等新的场景，包括可能在酒店里面新的场景，所以我下一个问题就是，你们对未来机器人或者硬件智能体的演进，有没有自己的规划？

谢云鹏：是这样，我们下一步的规划是希望能够把离身智能和具身智结合起来。因为我们自己本身是软硬件交付的整体方案。硬件更多承载的是执行，软件部分就是AI，离身智能部分，我们更希望它作为需求的收集、效率提升的工具，我们希望能够在未来从需求这一侧实现智能化收集。

未来大家可能在进入酒店场景，拿起电话说需求的时候，就不光是人在接听这些需求，而是由AI智能大脑在分析，把这些需求转化成不同的工单之后，再找对应的角色和载体去完成服务。

比如咨询服务，完全可以把这些咨询服务让大模型做直接回答。酒店里一个经常被问的问题就是WiFi密码，可能一个酒店前台人员一天要回答40次，这样的问题完全没必要让人去回答。服务人员也会觉得这样的工作对他没价值，因为他在技能上没有任何的提升。另外一些送物或者服务需求，也可以调机器人做。

在这样的情况下，我们就会发现，需求是直接从客户端出发，到最终的闭环之间尽量减少人工参与的环节。这样一方面对酒店来说，降低了它的成本，另一方面，给客户提供了一个即时送达和科技感很好的服务，这是第二部分。

第三部分，比较复杂的处理需求。比如有投诉，需要再转给人类协作，我们希望把离身智能和具身智能结合起来。在这里我们抽象出一个链条，先是智能化收集需求，然后通过AI大脑进行需求和订单转化，再由订单的转化分配不同的角色完成，其中尽可能多地调用人工智能解决这些需求，最终实现一个完整闭环。

刘湘明：之前我们也跟很多投资人交流过，机器人替代人的一个路径。最早就是刚才您谈到的简单重复的体力劳动。再高一层就是复杂的体力劳动，更复杂的就是像家用等更多场景应用的机器人，您觉得家用等更多场景的机器人会在什么时候真正能够走到寻常百姓家？

谢云鹏：这也是我们一直在思考的问题。我们现在研发的新一代机器人，命名为复合多态机器人，我们也跟人工智能学会戴琼海院士的团队联合发布了关于复合多态机器人的白皮书。

我们认为，复合多态机器人是非常重要的一个概念。它的概念就是说，机器人本体的运动部分和功能部分是可以分开的，在这种分开的情况下，能够在不同的时间段做不同的任务，满足不同的需要。同样一个机器人，能够有不同的的功能，发挥不同的价值。我们认为这样的机器人非常符合家庭等更多场景使用的需要。

未来在机器人技术进一步成熟的时候，完全可以让它走入家用等更多场景。比如做一些物资配送，老人行动不便，也可以让机器人载他去指定的位置。同时还可以在空余时间做一些清扫。我们觉得，在商业层面，它的性价比是更容易走进家庭等更多场景。

还有一个很重要的点，如果机器人进入社区场景和家庭等场景，机器人和人类之间，在空间上的相互协同关系到底是什么样的。

比如非机动车有非机动车道，但是机器人车道，目前还没有这样的规划。现在机器人的运行和部分家庭等场景其实适配的，因为它本身只有楼梯，可能很难让机器人运行。再一个就是设备的使用，机器人和人应该进行怎么样的配合，我们觉得也是一个非常重要的方向。

刘湘明：我最早听到说酒店有机器人的时候，我想的应该是人型，后来发现不是就觉得有点意外。我的问题是，您觉得下一代酒店机器人的演化，未来人形机器人会是必然的结果吗？还是会根据功能，可能有特殊的形态。

谢云鹏：这是非常好的一个问题，还是回到我们的初心和原点，我们认为它的形态其实不重要，更重要的是它到底能够通过这个形态去完成什么样的使命，或者产生什么样的价值。

我们认为，多种形态的机器人一定是必然，我们更多考虑的是功能的满足和需求的的完成，而不是它具体是什么形态。如果有些部分是需要人形机器人，它是一个非常好的载体，最关键的不是形态或者技术，更多是它到底怎么完成这些任务。

刘湘明：说得特别好。因为去年我们邀请过波士顿动力的创始人、阿里云的创始人王坚博士，我们一起讨论过这个问题，他们的结论跟您说的非常像，就是人形机器人最大的功用是提供情感上支持，因为你是在跟一个人交流，可能感觉就是完全不一样的，可能其他的形态的机器人更适合完成它的工作，这是个很有意思的讨论。

谢云鹏：机器人的出现能够弥补人本身生理上的一些缺陷。比如我叠东西的时候，机器人六个手臂去叠，它一定要比两个手叠的速度要快得多。机器人或者说具身智能丰富了很多的可能性。如果这个需求是需要双臂完成，那双臂是一个很好的解决方案，但如果需要多臂的话，人类做不到，机器人能做到，这是机器人的价值所在。

刘湘明：未来酒店行业的机器人还会有什么样的惊喜，如果能透露的话。

谢云鹏：结合我们自己在酒店行业多年的深耕，酒店是一个非常好的场景，有很多需求是未被满足的，而且我觉得随着人类的生活半径逐渐缩小，通过网购便利店就满足了大部分的生活需求，在人类整个的生活范围缩小的情况下，很多需求日益向自动化的方式转化。

比如未来在酒店里面可能看到，机器人能够洗衣服，目前的方式是人要把脏衣服拿到洗衣机里洗。等到一定时间，再拿出来烘干，未来我只需要向我的AI agent提出需求，后面的流程全部可以由机器人完成，很多非工作时间的需求，比如深夜想喝一碗热粥，如果是人做的话，相对来说，不管是它的成本和对于人类劳动的使用上，可能都会是一个比较大的问题，这种情况完全就可以由具身智能解决。

随着具身智能技术的进步和整个供应链成本的降低，可以实现很多以前希望做的事情，比如酒店场景内的万物互联，就是由机器人作为核心的万物互联，不需要等客人说缺水了，机器人可以直接送，就像这种场景，我们可以很惊喜地看到，可能机器人比您自己还要更懂您的需求，并且能够提供非常适宜又不失边界感的服务。

这是未来我们在酒店的很多畅想，这也是为什么我们会做复合多态机器人，就是希望它在卓越的运动能力的基础上，还能叠加大家需要的各种各样的需求。

刘湘明：我非常期待，未来云迹有没有考虑进入到其他领域？因为我相信机器人一定会在各个领域全面开花。

谢云鹏：是的，理念是一致的。人类需求智能化收集，再通过智能大脑的处理，最终分配具身智能完成和执行动作，我们认为这是一个体系。这个体系不光在酒店里边能够发挥作用，在医院、工厂以及在公寓等场景，同样能够产生很好的效果。

这些成效已经获得验证，云迹的一些合作方认为机器人已经成为了好帮手。以前需要推着小车做的事情，现在可以通过简单的指令实现意图，就像我们现在直接用DeepSeek问问题，不需要再做大量网页检索。

我们认为这就是AI agent未来的魅力所在，它一定是行动派，在从认知走向行动的关键环节，带来更大可能性和想象空间，我们还将拓展新的使用场景，也希望这一套理念能够在更多场景中发挥实际作用。

刘湘明：太好了。刚才我们又谈到了行业，还有个更大的市场就是海外，你们在海外会有什么规划？

谢云鹏：这也是我们正在着力做的事情。在国内和在海外，机器人替代简单人类劳动的价值有所区别，国外特别是发达国家，人工会更贵一些，在这种情况下，机器人替代产生的价值一定会更大，这是基本认知点，所以我们也在努力拓展海外市场的需求。

去年我们在香港设立了云迹国际总部，希望能够在香港探索出适宜更广泛海外市场使用需求的产品和服务，我们和香港理工大学建立了联合实验室，目前聚焦酒店场景，观察海外客户在酒店使用机器人的需求和期待是什么。另外，我们希望能够研发出更多可能性，把我们在国内场景探索的经验和成果，进一步扩展服务更多场景，这会让我们很兴奋。

刘湘明：还有两个技术性的问题。一个就是，现在机器人发展得很快，您觉得具身智能机器人的瓶颈，它是在硬件还是在软件上面，哪个是更主要的瓶颈呢？

谢云鹏：在具身智能的发展里，有一个很明显的趋势——硬件技术的迭代速度比以前快，但这部分还不是最核心的痛点，更大的痛点是：如何理解这个世界，让机器人建立更好的世界模型，能够认知感知整个社会。

我们在酒店场景也会遇到这种问题，比如很多人抱怨说我们机器人比较霸道，它上电梯一定站在C位，我们考虑到它要避让人类，如果人站在机器人前面，可能机器人跟着上四五趟，都不一定下得了电梯。包括我们的机器人为什么不选择按门铃，而是选择打电话通知客人，是因为如果按门铃的时候，客人从猫眼看到外面什么也没有，而门铃在响，这会让客人觉得很恐怖。

这些是我们给机器人设置的规则，这些规则是经由场景来触发。但这到底是不是机器人对世界的理解，有没有更好的方式，能够在减少大家抱怨的情况下，更好地做人机协同或者人机共生，机器人应该如何理解世界，它跟人之间的互动关系应该怎么确认。我们觉得这才是制约大规模人机互动的关键因素。

现场大家也都在说，具身智能的数量一定会超过人类，因为现在“制造”一个人的成本远远大于制造一个机器人，但在这之前，我们要考虑机器人到底该如何认知这个世界，并且如何跟人类共存共生。

刘湘明：非常有启发，最后一个问题，我们最近也在做一个大规模的调研。就像刚才您谈到的一样，AI落地到底哪些问题是真正重要的问题？

谢云鹏：最重要的问题还是价值，在此不赘述了，还值得注意的是人的认知，人对事情本身有自己的认知和期待，比如家庭机器人，人对它的期待到底是什么？如果人的期待是用机器人替代保姆，那它实际产生的价值和人的期待之间会产生巨大的落差。

首先是人的认知，人对机器人的价值和认知是什么，再看机器人能够产生的价值，与人对它的期待之间的落差到底是什么关系。我觉得这是目前AI落地过程中非常大的障碍，人类希望机器人无所不不能、无所不为，但在商业、成本、支付意愿的实际情况下，最终是否能够达成期望，这是落地过程中需要跨越的鸿沟